Difu100ci@, Revista de difusión científica, ingeniería y tecnologías

Desarrollo de una aplicación computacional para visualizar y analizar datos del tratamiento con insulina en un adolescente con Diabetes Mellitus Tipo 1

Sat, 23 Aug 2025 00:00:00 -0500

En este manuscrito se desarrolla una aplicación para analizar el efecto de las insulinas Lispro y Glargina en un adolescente que vive con DMT1 y usó un sensor FreeStyle durante 14 días de experimentación. La acción de ambas insulinas se estima por la programación del perfil farmacocinético a través de su respectivo modelo matemático dinámico. En los resultados se identificaron episodios prolongados de hiperglucemia y posibles ineficiencias en la medicación. Esta aplicación pretende ser una herramienta computacional estratégica para los médicos especialistas en la toma de decisiones sobre el tratamiento de DMT1.

Desarrollo de un prototipo de geolocalización y procesamiento estadístico en tiempo real para la detección de impactos y volcaduras en automóviles

Mon, 27 Oct 2025 19:47:45 -0600

Los sistemas de detección de impactos y volcaduras son esenciales para una respuesta inmediata ante accidentes, pero no todos los vehículos los incorporan, este trabajo presenta un prototipo basado en estadística descriptiva programada en un microcontrolador con sensores de geolocalización y detección de eventos, se realizaron pruebas de laboratorio en condiciones normales y de impacto, lo que permitió distinguir los eventos, los resultados demuestran que el sistema los identifica, ofreciendo una solución viable.

Sistema para la obtención y guardado de señales ECG mediante el uso de una tarjeta Raspberry PI

Wed, 31 Dec 2025 15:06:53 -0600

Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial y en México, por lo que es importante contar con herramientas de diagnóstico temprano y accesibles. En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de bajo costo y alto rendimiento basado en una tarjeta Raspberry Pi 5. El sistema propuesto utiliza un sensor AD8232 para la obtención de las señales y un Arduino UNO para realizar la conversión analógico-digital, mientras que la Raspberry Pi se encarga del procesamiento de los datos y la gestión de la interfaz de usuario. Se desarrolló un script en Python capaz de mostrar la señal ECG en tiempo real, aplicar un filtro pasa banda (0.5–40 Hz) y un filtro notch (60 Hz), además de guardar la señal procesada en formato CSV para su posterior análisis.

Para validar el desempeño del sistema, las señales obtenidas se compararon con las generadas por un simulador profesional de ECG (SKX-2000C) utilizando el algoritmo Pan-Tompkins para la detección de los complejos QRS. Los resultados confirmaron que las señales obtenidas cuentan con la morfología característica de una señal ECG y permiten la detección precisa de los picos R. El sistema desarrollado ofrece una solución económica, portátil y eficiente para el monitoreo y almacenamiento de señales ECG en tiempo real. Gracias a la capacidad de cómputo de la Raspberry Pi 5, el sistema presenta potencial para una ampliacion en un futuro.

Análisis Dinámico del Dolor y Predicción de la Cronificación mediante Señales Fisiológicas

Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 -0600

El dolor forma parte de los principales problemas de salud a nivel mundial, generando repercusiones en la calidad de vida de los pacientes. Si bien existen varias investigaciones dedicadas a la detección y predicción de este padecimiento, estos estudios se centran únicamente en clasificaciones binarias (Dolor/No dolor) del dolor agudo (dolor inmediato). Mientras que existe otra categoría poco estudiada, la cual es el dolor crónico, ese dolor constante que muchas veces se ignora, que puede desde ser un poco molesto hasta significar algo más allá que solo un pequeño dolor inofensivo. Este proyecto pretende detectar aquellas características más significativas y sensibles al dolor, que ayuden a predecir con más exactitud y con un bajo costo computacional, una posible cronificación de dolor basándose en los cambios fisiológicos respecto a los diferentes niveles de intensidad de la etapa aguda, utilizando la base de datos BioVid Heat pain.

Clasificacíon de variedades de planta de pitayo usando imágenes multiespectrales

Wed, 31 Dec 2025 21:02:20 -0600

Este estudio aborda la clasificación de variedades de Stenocereus queretaroensis (pitayo) según el color del fruto (rojo, amarillo y naranja) mediante imágenes multiespectrales obtenidas con un dron DJI Mavic 3M. Se construyó un conjunto de datos con características espectrales para entrenar cinco modelos de aprendizaje automático (KNN, SVM, Árbol de Decisión, Bosque Aleatorio y Regresión Logística). Los mejores resultados se lograron con el Árbol de Decisión y la Regresión Logística, alcanzando una exactitud del 70 %, evidenciando que la integración de imágenes multiespectrales, índices de vegetación (NDVI) e inteligencia artificial son herramientas prometedoras para el monitoreo agrícola y la caracterización de plantas.

Estimación del índice de vegetación CARI a partir de firmas espectrales del Stenocereus queretaroensis en el sur de Zacatecas

Wed, 31 Dec 2025 22:42:04 -0600

El estudio de la variabilidad espectral en cactáceas es un campo emergente con potencial para generar
metodologías estandarizadas de monitoreo fisiológico. En este trabajo se aborda la falta de protocolos para
la estimación de índices de vegetación en Stenocereus queretaroensis, especie de importancia ecológica y
productiva en el sur de Zacatecas. El objetivo fue analizar su respuesta espectral durante varios meses para
identificar índices capaces de diferenciar estados fisiológicos y etapas de crecimiento. Se recolectaron firmas
espectrales en campo con un espectrofotómetro portátil, de enero a junio, evaluando 109 plantas en una
parcela de Jalpa, Zacatecas, con tres segmentos por individuo. como resultado se presentan los cálculos del
índice de vegetación CARI que presenta las diferencias asociadas al contenido de clorofila y carotenoides,
confirmando su utilidad como indicadores fiables. Este trabajo constituye una base metodológica para futuros
protocolos estandarizados aplicables al monitoreo de salud y productividad de Stenocereus queretaroensis.
y al manejo sostenible de cactáceas en zonas áridas.